ETKİ GÜCÜ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

ETKİ GÜCÜ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

8 Ekim 2021 Etki büyüklüğü nasıl hesaplanır Power analiz nasıl yapılır Power analizi hesaplama Power analizi nedir Power analizi programı Power analizi spss SPSS örneklem büyüklüğü hesaplama 0
Dosya Boyutları

AÇIKLAMA VARYANSI: ETKİ GÜCÜ

İstatistiksel olarak anlamlı bir F oranından, bağımsız değişkenin düzeylerinin ortalamaları arasındaki veya arasındaki farkın güvenilir şekilde farklı olduğu sonucunu çıkarıyoruz. Bu nedenle (yüzde 95 güvenle) bağımsız değişkenin gruplarımızı bağımlı ölçü üzerinden birbirinden ayırdığını söyleyebiliriz. Oda rengi çalışmamızı örnek olarak kullanarak, oda renginin öğrencilerin ruh halini etkilediği sonucuna vardık. Ancak F oranı bize bağımsız değişkenin etkisinin gücü (büyüklük, potens) hakkında bilgi vermez.

“Etki gücü” ile ne kastedildiğini kavramsallaştırmanın bir yolu, eğer ortalamalar önemli ölçüde farklıysa, o zaman gruba verilen bağımlı değişken üzerindeki katılımcıların puanlarını şanstan daha iyi bir olasılıkla tahmin edebileceğimizi veya ayırt edebileceğimizi kabul etmektir.

Ancak şans oranlarını az, orta derecede veya büyük bir farkla yenebilir. Böyle bir tahmin veya farklılaşmayı gerçekleştirebilme derecemiz, bağımlı değişken üzerindeki puanların bağımsız değişkenin belirli seviyeleri ile ilişkilendirilme derecesine göre endekslenir.

Etki gücü (veya büyüklüğü), bağımsız değişkenin puanlarının ve seviyelerinin birbiriyle ne kadar güçlü bir şekilde ilişkili olduğunun indeksleridir. Etki gücünü değerlendiren en yaygın kullanılan iki indeks, omega kare ve eta kare indeksleridir.

OMEGA KARE

Omega karesi, bağımsız değişkenin popülasyondaki etkisinin gücünü temsil eder. Bu hesaplamayı gerçekleştirmek için gereken popülasyon parametrelerini nadiren bildiğimiz için, normalde omega kareyi ANOVA’nın sonuçlarına dayanarak tahmin ederiz. Bu hesaplamanın formülü Keppel’in (1991) metninde bulunabilir. Omega kare sıfır ile bir arasında değişirken, F oranı birden küçük olduğunda omega kare tahmini negatif bir değer verebilir.

ETA KARE

Eta kare, R2 ve korelasyon oranı olarak da bilinir. Bu istatistik, bazı popülasyon parametrelerinin bir tahmini olmaktan ziyade, örnekteki verileri açıklayıcıdır. Eta bir korelasyon katsayısıdır ve bu nedenle sıfır ile bir arasında değişir.

Bir korelasyon katsayısına dayandığından, eta kare (η2), örnek veri setindeki bağımsız değişken tarafından açıklanan veya bağımsız değişken tarafından açıklanan (veya ilişkilendirilen) bağımlı değişkenin toplam varyansının oranı olarak doğrudan yorumlanabilir. Eta kare genellikle tahmini omega kare değerinden yaklaşık .08 kadar daha yüksek bir değer verir; bu çalışmada kullanacağımız etki indeksinin gücüdür.

Amerikan Psikoloji Derneği (APA) gibi çoğu profesyonel kuruluş, araştırmacıları istatistiksel anlamlılık bilgilerine ek olarak etkinin gücü indekslerini bildirmeye şiddetle teşvik etmektedir ve birçok dergi artık yayın için gözden geçirdikleri yazılarda bu tür raporlamayı zorunlu kılmaktadır. Bu nedenle, F oranını bildirirken her zaman bu bilgiyi sağlamanız tavsiye edilir.


Power analizi spss
Power analiz nasıl yapılır
Power analizi nedir
Power analizi programı
SPSS örneklem büyüklüğü hesaplama
Power analizi hesaplama
g*power programı
Etki büyüklüğü nasıl hesaplanır


Eta kare değerinin “yüksek” olup olmadığı, araştırmanın bağlamına bağlı olarak göreceli bir konudur. Jacob Cohen tarafından yapılan çalışmaya atıfta bulunan Kirk, diğer kriterlerin yokluğunda, .01, .06 ve .14 veya daha büyük omega kare değerlerinin davranış bilimlerinde sırasıyla küçük, orta ve büyük olarak tanımlanabileceğini öne sürdü. 

Bu, .09, .14 ve .22 veya daha büyük olan yaklaşık eta kare değerleri anlamına gelir. Kirk (1996) ayrıca pratik anlamlılık kavramından bahsetmiştir ve Thompson (2002) buna klinik anlamlılık kavramını eklemiştir. Kirk ve Thompson’ın vurguladığı nokta, yalnızca sonucun istatistiksel önemine odaklanmak yerine, bağımsız değişkenin belirli bir etki yarattığı bilgisini kullanacağımız bağlamı dikkate almamız gerektiğiydi.

Böyle bir ışık altında, eta kare değeri 10 veya daha düşük olan bir bağlamda araştırmacıların heyecan duyması, başka bir bağlamda eta kare değeri .20 ile hayal kırıklığına uğraması mümkündür. Bir etkinin “gücü”, araştırmacılar tarafından yapılan bir yargıdır; bu nedenle, araştırma çalışmasını temsil eden belirli bir konu alanındaki teori ve araştırmanın durumu tarafından ve bununla ilgili olarak bilgilendirilmiş bir şekilde öznel bir değerlendirmedir.

Veri setindeki toplam varyansın yüzdesine dayandığından, birden fazla bağımsız değişken içeren tasarımlarda, ANOVA’da bölümlenen etkilerin her biri ile ilişkili eta kare değerleri toplamsaldır; yani, bir etki toplam varyansın yüzde 8’ini ve diğeri toplam varyansın yüzde 12’sini oluşturuyorsa, iki etkinin birlikte toplam varyansın yüzde 20’sini oluşturduğunu söyleyebiliriz.

Eta kare değeri, gruplar arası varyans kaynağı tarafından açıklanan karelerin toplamı tarafından indekslenen toplam varyansın oranıdır. Mevcut oda rengi örneğinde, .610 (87.50 ÷ 143.50 = .610) eta kare değerini elde ettiğimiz Tablo 3.2’den görülebilir.

Bunlar gerçek bir çalışmanın sonuçları olsaydı, öğrencilerin ruh hali anketini yaptıkları odanın renginin ruh hali puanlarındaki varyansın yüzde 61’ini oluşturduğu sonucuna varırdık. Haber verirken eta (η) için Yunanca harf kullanılması uygundur.

KISMİ ETA KARE

Bazı prosedürlerinde SPSS, kısmi eta kare değeri olarak bilinen bir istatistiği rapor eder. Bu, doğrudan etkiye ve onunla ilişkili hataya odaklanan, daha önce açıklanan eta kare ölçüsünün bir varyasyonudur. Örnek olarak mevcut tek yönlü tasarıma uygun olarak, hem eta kare hem de kısmi eta kare değerleri pay olarak SSA’yı kullanır. Eta kare, payda olarak toplam kareler toplamını (SSToplam) kullanır; ancak kısmi eta kareyi hesaplamak için payda olarak SSA + SSS/A kullanıyoruz.

SSToplam = SSA + SSS/A olduğu, denekler arası tek yönlü bir ANOVA tasarımında, eta kare ve kısmi eta kare değerleri eşit olacaktır. Ancak, bu kitapta tanımladığımız tüm diğer tasarımlar için, iki ölçü, her ikisinden biri veya aşağıdaki nedenlerden dolayı farklı değerler verecektir.

İlk olarak, varyansı eta karenin paydasına (toplam kareler toplamı, SSToplam) katkıda bulunacak, ancak kısmi eta karenin paydasına katkıda bulunmayacak ek bağımsız değişkenler olacaktır. İkinci olarak, Bölüm 10-12’de açıklanan denek içi tasarımlarda, varyans bölümleme sürecinin bir sonucu olarak birkaç farklı hata terimi olduğunu göreceğiz.

Kısmi eta kareli ölçü, paydada temsil edilen etkiye (örn., SSA) özgü hata terimi (örn., SSS/A) ile hesaplanır. Bu sorunlardan dolayı ve eta kare değerlerinden farklı olarak, kısmi eta kare değerleri etkiler arasında toplamsal değildir ve bu nedenle bu etki gücü ölçüsünün yorumu eta kare değerlerinden biraz farklıdır. Bu kitapta kullanacağımız etki gücü indeksi olarak kısmi eta kare değeri yerine eta kare değerine odaklanacağız.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir